على امتداد عقود طويلة، كافح نخبة من علماء الرياضيات لحلّ مجموعة من المسائل المعقدة، طرحها عالم الرياضيات بول إردوس Paul Erdos في القرن العشرين.
أبحاث الذكاء الاصطناعي
من وجهة نظر الكثير من علماء الحاسوب والرياضيات، أظهر حلّ معضلة إردوس أن الذكاء الاصطناعي قد بلغ مرحلةً تمكّنه من إجراء بحوث أكاديمية رصينة. ومع ذلك، فقد سارع بعض الخبراء إلى الإشارة إلى أن الحلّ الذي قدّمه الذكاء الاصطناعي لم يختلف كثيراً عن أعمال سابقة اضطلع بها علماء رياضيات.
في هذا الصدد، عبّر تيرينس تاو، الأستاذ بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجليس، والذي يعده الكثيرون أفضل عالم رياضيات في جيله، عن اعتقاده بأن «الأمر يبدو لي أشبه بطالبٍ ذكيّ للغاية حفظ كلّ شيء للاختبار، لكنّه لا يملك فهماً عميقاً للمفهوم الذي يتناوله، بمعنى أن لديه كمّاً هائلاً من المعرفة الأساسية لدرجة تمكّنه من التظاهر بامتلاك فهم حقيقي».
في الواقع، أثار الجدل الدائر حول إنجازات نظام «هارمونيك» تساؤلين ملحّين حول التطور المذهل الذي يشهده مجال الذكاء الاصطناعي في قطاع التكنولوجيا: هل حقق نظام الذكاء الاصطناعي إنجازاً مبهراً بحق؟ أم أنه مجرد تكرار لما سبق أن ابتكره علماء بارعون؟ قد تُسهم الإجابات عن هذين السؤالين في التوصل إلى فهم أعمق لكيفية إحداث الذكاء الاصطناعي، نقلة نوعية في العلوم وغيرها من المجالات.
قدرات تحليلية كبيرة
وسواء كان الذكاء الاصطناعي يُولّد أفكاراً إبداعية جديدة بدلاً من تكرار القديمة، وسواء كان سيتفوق يوماً على الباحثين البشريين في الأداء أم لا، تظل الحقيقة أنه يتحول بالفعل إلى أداة بالغة الأهمية، عندما يُوضع بين أيدي علماء أذكياء ومتمرسين.
وبمقدور هذه الأنظمة تحليل وتخزين معلومات تفوق بكثير قدرة الدماغ البشري، علاوة على تقديم معلومات لم يسبق للخبراء رؤيتها أو نسوها منذ زمن طويل.
من جهته، قال الدكتور ديريا أونوتماز، الأستاذ في «مختبر جاكسون»، مؤسسة بحثية في مجال الطب الحيوي، إن أحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي قد بلغت مرحلةً باتت فيها قادرة على اقتراح فرضية أو تجربة لم يسبق له ولزملائه التفكير فيها.
وأضاف أونوتماز، الذي يركز أبحاثه على السرطان والأمراض المزمنة: «هذا ليس اكتشافاً، بل اقتراح، لكنه يُتيح لك تحديد مجال تركيزك بدقة أكبر. ويتيح لك إجراء خمس تجارب، بدلاً من خمسين، ما يترك أثراً قوياً يُسهم في إسراع وتيرة العمل».
بدأ الحماس حول مهارات «جي بي تي ـ 5» الرياضية في أكتوبر (تشرين الأول)، عندما صرّح كيفين ويل، نائب رئيس قسم العلوم بشركة «أوبن إيه آي»، عبر وسائل التواصل الاجتماعي، بأن التكنولوجيا التي ابتكرتها الشركة الناشئة قد حلّت العديد من مسائل إردوس المُعقّدة.
وبوجه عام، صُممت معضلة إردوس لقياس البراعة الرياضية، وهي عبارة عن تخمينات أو أسئلة معقدة تختبر حدود هذا المجال. أما الهدف، فإثبات صحة أو خطأ كل منها.
في الوقت الذي تتسم بعض المسائل بصعوبة بالغة، يأتي البعض الآخر سهلاً. وتسأل إحدى أشهر هذه المعاضل: إذا كان العدد الصحيح «ن» أكبر من أو يساوي 2، فهل يمكن كتابة 4/ن على صورة مجموع ثلاثة كسور موجبة؟ بعبارة أخرى، هل يوجد حل للمعادلة 4/ن = 1/س 1/ص 1/ع؟
لا تزال هذه المسألة دون حل. ومع ذلك، نجد أنه عبر مواقع التواصل الاجتماعي، تفاخر كيفن ويل بأن «جي بي تي ـ 5» قد حلّ الكثير من المسائل الأخرى. وكتب: «لقد وجد (جي بي تي ـ 5) حلولاً لعشر مسائل طرحها إردوس لم تُحل من قبل، كما أحز تقدماً في إحدى عشرة مسألة أخرى. جميعها ظلت دونما حل لعقود».
وسارع علماء رياضيات وباحثون بمجال الذكاء الاصطناعي إلى توضيح أن النظام قد حدد حلولاً ظلت مدفونة في عقود من الأبحاث والكتب الدراسية. جدير بالذكر أن المسؤول التنفيذي في «أوبن إيه آي» حذف منشوره على وسائل التواصل الاجتماعي. ومع هذا، فإنه حتى لو كان الحماس الأولي مبالغاً فيه، تبقى الحقيقة أن هذه التقنية أثبتت جدارتها.
من جهته، أوضح توماس بلوم، عالم الرياضيات في جامعة مانشستر، الذي يدير موقعاً إلكترونياً مخصصاً لمعاضل إردوس، أنه: «ما استطاع النظام فعله كان مفاجئاً ومفيداً. على سبيل المثال، كانت إحدى الأوراق التي عثر عليها مكتوبة باللغة الألمانية. ولم أكن لأجدها بمفردي أبداً».
شبكات عصبية مطورة
إذن، كيف حقق الذكاء الاصطناعي هذه القفزات النوعية منذ إطلاق «تشات جي بي تي» في أواخر عام 2022؟ تُعرّف أنظمة الذكاء الاصطناعي الرائدة اليوم باسم الشبكات العصبية، وتملك القدرة على تحديد الأنماط في النصوص والأصوات والصور، وتتعلم توليد هذا النوع من المحتوى بنفسها، بما في ذلك الأبحاث العلمية، وشفرات البرامج، والأصوات، والرسوم البيانية.
وقبل نحو 18 شهراً، بدأت شركات مثل «أوبن إيه آي» و«غوغل» في تطوير أنظمتها، باستخدام تكنولوجيا تُسمى التعلم المعزز. من خلال هذه العملية، يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي تعلم السلوك عبر عملية مكثفة تقوم على التجربة والخطأ.
وعليه، باتت هذه الأنظمة قادرةً على «التفكير المنطقي» في حلّ المشكلات في مجالاتٍ كالرياضيات والعلوم وبرمجة الحاسوب. صحيحٌ أن نظاماً مثل «جي بي تي ـ 5» لا يمارس التفكير المنطقي مثل الإنسان تماماً، فإنه يظل قادراً على تخصيص وقتٍ إضافي لحلّ المشكلة، وقد يمتدّ هذا العمل أحياناً لساعات.
وبعد منشور كيفن ويل عبر وسائل التواصل الاجتماعي، واصل الباحثون طلب حلولٍ لمسائل إردوس من «جي بي تي ـ 5» وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
نظام «أرسطو» الذكي
من جهتهما، استخدم عالما الرياضيات البريطانيان كيفن باريتو وليام برايس نموذج «جي بي تي ـ 5»، هذا الشهر، لحل مشكلة لطالما كانت عصية على الحل. وبعد ذلك، استخدما نظام الذكاء الاصطناعي «أرسطو»، من شركة «هارمونيك»، للتحقق من صحة الحل. وعلى خلاف «جي بي تي ـ 5»، يعتمد «أرسطو» لغة برمجة حاسوبية متخصصة لإثبات صحة إجابة ما أو خطئها.
في الواقع، اضطلع العالمان بدور محدود، مع توجيههما نظام «أوبن إيه آي» نحو مسار جديد عندما لم يُحقق برهانه النتائج المرجوة. إلا أنهما، كغيرهما من الخبراء، يعتقدان أن الذكاء الاصطناعي أثبت، اليوم، قدرته على إجراء البحوث الأكاديمية.
ورغم إعجابه، أضاف بلوم أنه لم يرَ بعد دليلاً على قدرة الذكاء الاصطناعي على ابتكار أفكار لا يستطيع البشر إبداعها. وأضاف: «سأشعر بالدهشة إن حدث ذلك قريباً».
ومع ذلك، يرى بعض العلماء أن الذكاء الاصطناعي أصبح أداة بحثية قوية وسريعة التطور، وأن مسألة توليده للأفكار من تلقاء نفسه تبقى – في الوقت الراهن – دون أهمية تُذكر.
وعندما يستعين أونوتماز بالذكاء الاصطناعي في أبحاثه حول الأمراض المزمنة، أوضح أنه غالباً ما يشعر وكأنه يتحدث مع زميل خبير. ومع ذلك، أقر بأن الآلة لا تستطيع إنجاز عملها دون مُتعاون بشري. ويعني ذلك أنه ما تزال هناك ضرورة لمشاركة باحث خبير لتوجيه النظام باستمرار، وشرح ما يجب أن يبحث عنه، وفي النهاية فصل المعلومات المهمة عن باقي ما يُنتجه النظام.
وأضاف: «أهميتي باقية، بل ربما زادت. يجب أن تمتلك خبرة عميقة للغاية لتقدير ما يفعله الذكاء الاصطناعي».
المصدر: الشرق الأوسط
